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Curso de Machine Learning con Python y Scikit Learn

Precio 495 € - Cursos de especialización, OnLine de 80 horas - Titulación Emitida por el centro - Promoción: Facilidades de pago
  Curso de Machine Learning con Python y Scikit Learn  
 
Justificación/Descripción del curso:

¿En qué consiste el Machine Learning o Aprendizaje Automático? ¿Quieres saber cómo aplicarlo rápidamente?

Existe una alta demanda de los perfiles especializados en Machine Learning y sobre cómo aprovechar la información para sacar la ventaja competitiva que ofrecen estas técnicas.

En este curso aprenderás, paso a paso, en qué consiste el Machine Learning, sus diferentes vertientes y qué tipos de problemas que podemos resolver y la manera de hacerlo con Python. No es necesario conocer previamente Python porque habrá un bloque introductorio para enseñar lo esencial del análisis de datos con este lenguaje y toda su instalación y aprender en 3 horas cómo aplicar Machine Learning con Python de manera inmediata.

Al finalizar cada bloque habrá casos prácticos reales y tendrá a su disposición el código utilizado para que lo puedan adaptar fácilmente a su caso de uso concreto.

¿Qué aprenderás en este curso?

  • Qué es el machine learning y tipos, la inteligencia artificial y el Deep Learning.
  • Introducción al Python, así como a las librerías Numpy, Pandas, Matplotlib y la librería machine learning Sciki Learn.
  • Modelo de clasificación del machine learning, los problemas que resuelven. Los algoritmos para la clasificación como decision tree SVM o Naive Bayes.
  • Modelos de regresión y los problemas que resuelven, los algoritmos de regresión lineal y la explicación de Scikit-Learn.
  • El modelo clustering y los problemas que resuelven, el algotirmo machine learning K-means y la explicación paso a paso con Sclkit-Learn.
  • Las reglas de asociación y los problemas que resuelven, el algoritmo de las mismas y la explicación paso a paso.

Objetivos del programa

Los estudiantes de este curso aprenderán qué es el Machine Learning o Aprendizaje Automático, sus diferentes vertientes y tipologías. También, conocer el lenguaje Python desde cero con un bloque introductorio para enseñar sobre análisis de datos y su instalación. La finalidad es que al final del curso el alumno sea capaz de desarrollar proyectos habiendo practicado ya con los casos prácticos reales al final de cada bloque; tendrá a su disposición el código utilizado para que lo pueda adaptar fácilmente a su caso concreto.

¿A quien está dirigo?

Este curso se dirige a aquellas personas que quieran aprender sobre Machine Learning o Aprendizaje Automático desde el principio y que quieran mejorar su posición profesional y adquirir una posición de valor debido a la gran demanda que tienen estos perfiles en estos últimos años. También, a quién quiera aprender Python desde cero. Su enfoque práctico garantiza al alumno aplicar esos conocimientos aprendidos en situaciones reales.

Requisitos de acceso al curso:

Ninguno

Temario cubierto por el curso:
  1. Introducción al machine learning
    1. Estructura del curso
    2. ¿Qué es el machine Learning?
    3. Machine learning & inteligencia artificial & Deep Learning
    4. Tipos de machine Learning
  2. Introducción a Python
    1. Instalación Python + Jupyter
    2. Conceptos básicos de Python
    3. Introducción a las librerías: Numpy
    4. Introducción a las librerías: Pandas
    5. Introducción a las librerías: Matplotlib
    6. Librería Machine Learning Scikit-Learn
  3. Machine learning – clasificación
    1. ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de clasificación?
    2. Algoritmos machine learning para clasificación (Decision tree, svm, naive bayes, logistic regression.KNN)
    3. Explicación paso a paso con Scikit – Learn – Caso Práctico Clasificación
    4. Ejercicio codificación – Clasificación
  4. Machine learning – regresión
    1. ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de regresión?
    2. Algoritmo machine learning regresión lineal
    3. Explicación paso a paso con Scikit– learn – Caso práctico regresión
  5. Machine learning – Clustering
    1. ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de clustering?
    2. Algoritmo machine learning K –means
    3. Explicación paso a paso con Scikit – Learn – Caso Práctico clustering
  6. Machine learning – Reglas de asociación
    1. ¿Qué es y qué problemas resuelven un modelo de reglas de asociación?
    2. Algoritmo Reglas de Asociación – “Apriori”
    3. Explicación paso a paso - Caso práctico reglas de asociación
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